广州市嘉卉园林绿化建筑工程有限公司王玮获国家专利权
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龙图腾网获悉广州市嘉卉园林绿化建筑工程有限公司申请的专利基于无人机智能监测的园林植被精准恢复方法及装置获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN120635698B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202510715942.6,技术领域涉及:G06V20/10;该发明授权基于无人机智能监测的园林植被精准恢复方法及装置是由王玮;谭菲;邵汝祥;何利景;刘嘉茵;刘瑞;王晶;吴琼生;柯琳;周文婷设计研发完成,并于2025-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于无人机智能监测的园林植被精准恢复方法及装置在说明书摘要公布了:本发明涉及基于无人机智能监测的园林植被精准恢复方法及装置,包括以下:步骤110、通过无人机获取目标监测园林的多光谱图像,多光谱图像包括极短间隔相同位置连续拍摄的多张NIR波段图像以及多张Red波段图像;步骤120、通过图像融合的方式分别对多张NIR波段图像以及多张Red波段图像处理得到NIR融合图像以及Red融合图像,之后分别对NIR融合图像以及Red融合图像进行预处理;步骤130、基于预处理后的NIR融合图像以及Red融合图像构建NDVI模型,并根据NDVI模型确定目标检测园林的植被待恢复区域;步骤140、对植被待恢复区域进行植被恢复。本发明通过无人机对目标检测园林中植被待恢复区域进行精准恢复,提高了恢复的准确性与效率,且能够极大程度的克服环境的影响。
本发明授权基于无人机智能监测的园林植被精准恢复方法及装置在权利要求书中公布了:1.基于无人机智能监测的园林植被精准恢复方法,其特征在于,包括以下: 步骤110、通过无人机获取目标监测园林的多光谱图像,所述多光谱图像包括相同位置连续拍摄的多张NIR波段图像以及多张Red波段图像; 步骤120、通过图像融合的方式分别对多张NIR波段图像以及多张Red波段图像处理得到NIR融合图像以及Red融合图像,之后分别对NIR融合图像以及Red融合图像进行预处理; 步骤130、基于预处理后的NIR融合图像以及Red融合图像构建NDVI模型,并根据所述NDVI模型确定目标检测园林的植被待恢复区域; 步骤140、对植被待恢复区域进行植被恢复; 具体的,通过图像融合的方式分别对多张NIR波段图像以及多张Red波段图像处理得到NIR融合图像以及Red融合图像,包括: 针对NIR波段图像或Red波段图像,其共有N张图像,并按采集的先后顺序进行排序得到图像集{TP_1,...,TP_t,...,TP_N},t为变量,t∈[1,N]; 首先对这N张图像进行同像素点的像素值取平均的方式进行融合得到经典融合图像; 接着,于N张图像中,找出每张图像的细节表现区域; 之后执行如下循环程序, 步骤210、初始化变量t=1,并加载所述经典融合图像; 步骤220、将TP_t中的细节表现区域替换经典融合图像中的对应像素点位置以对经典融合图像进行更新; 步骤230、令t的数值增加1,之后判断t是否大于N,若是则转至步骤240,若否则转至步骤220运行; 步骤240、输出此时的经典融合图像并记为NIR融合图像或Red融合图像; 具体的,于N张图像中,找出每张图像的细节表现区域,包括: 首先,对于任意图像TP_t,将photo_tt,mt,nt记为其图像矩阵photo_tt中的第m行第n列的像素点的像素值; 接着,计算photo_tt,mt,nt所对应的细节呈现系数coefficientt,mt,nt,计算方式为, ; 其中,、表示photo_tt,mt,nt的邻域像素点的像素值的平均值、最大值、最小值; 最后,基于细节呈现系数找寻出N张图像中所有图像的细节表现区域,具体包括: 针对TP_1,遍历其图像矩阵photo_11,从其中找寻出细节呈现系数排名前2的两个像素点记为Max_point_1以及Max_point_2,连接Max_point_1以及Max_point_2得到直线line_1_2,之后再从photo_11中找寻出除直线line_1_2以外的像素点中细节呈现系数最大的像素点Max_point_3,则以Max_point_1、Max_point_2以及Max_point_3为顶点所形成的区域即为TP_1的细节表现区域; 针对TP_t,计算photo_t-1t-1的细节表现区域内像素点的像素值的平均值,再遍历其图像矩阵photo_tt,从其中找寻出细节呈现系数大于 的随机两个像素点记为point_1以及point_2,连接point_1以及point_2得到直线line_point_1_2,之后再从photo_tt中找寻出除直线line_point_1_2以外的像素点中细节呈现系数最大的像素点Max_point_4,则以point_1、point_2以及Max_point_4为顶点所形成的区域即为TP_t的细节表现区域。
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